W dzisiejszym świecie dane mają ogromną wartość, dlatego ich ochrona staje się niezwykle ważna. Cyberzagrożenia stają się coraz bardziej wyrafinowane, stwarzając poważne ryzyko dla przedsiębiorstw, agencji rządowych i zwykłych ludzi. Nawet organizacje rządowe padają ofiarą ataków, gdyż wyciek ich informacji może stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa narodowego.

Cyberbezpieczeństwo ciągle się zmienia, ponieważ wraz z nowymi technologiami pojawiają się nowe zagrożenia. Na przykład firma Amazon poinformowała, że ​​każdego dnia jest narażona na 750 milionów ataków cybernetycznych, podczas gdy na początku roku liczba ta wynosiła zaledwie 100 milionów. Dlatego coraz więcej organizacji zaczyna korzystać z technologii uczenia maszynowego (ML) w celu ochrony swoich danych. ML pomaga szybciej analizować informacje, identyfikować wzorce i podejmować decyzje w celu zwalczania ataków.

Jak uczenie maszynowe poprawia cyberbezpieczeństwo

Uczenie maszynowe znacznie wzmacnia środki bezpieczeństwa. Pomaga:

• analizować zagrożenia w czasie rzeczywistym;
• zmniejszać liczbę fałszywych alarmów;
• szybciej dostosowywać się do nowych ataków.

Modele uczenia maszynowego pozwalają na szybkie przetwarzanie dużych ilości danych i wyszukiwanie podejrzanych wzorców. Wykrywają zaawansowane ataki, takie jak APT (advanced persistent threats) lub ataki typu zero-day, i blokują potencjalne wycieki informacji.

Jednak uczenie maszynowe ma też swoje wyzwania. Jednym z nich jest duża liczba fałszywych alarmów w tradycyjnych systemach. Aby ograniczyć ten problem, konieczne jest ciągłe trenowanie modeli i aktualizowanie ich o nowe dane. Ponieważ hakerzy nieustannie zmieniają swoje metody, system musi szybko się dostosowywać.

Gdzie w cyberbezpieczeństwie wykorzystuje się uczenie maszynowe?

Firmy aktywnie wdrażają uczenie maszynowe do swoich systemów bezpieczeństwa. Oto główne obszary jego zastosowania:

 1. Systemy wykrywania włamań

Uczenie maszynowe służy do analizowania ruchu sieciowego i wykrywania podejrzanej aktywności. Pomaga to szybciej odróżnić normalną aktywność od potencjalnych zagrożeń.

 2. Wykrywanie złośliwego oprogramowania

Tradycyjne programy antywirusowe działają na zasadzie rozpoznawania sygnatur zagrożeń, jednak nie zawsze są w stanie wykryć nowe lub zmodyfikowane wirusy. Modele ML analizują zachowanie programów, co umożliwia wykrywanie zagrożeń nawet wtedy, gdy nie zostały jeszcze zarejestrowane w bazach danych programów antywirusowych.

Na przykład algorytmy uczenia maszynowego analizują wywołania systemowe, ruch sieciowy i działania na plikach. Jeśli program wykonuje podejrzane polecenia lub szyfruje dane w nietypowy sposób, system może zareagować natychmiast.

 3. Ochrona przed atakami phishingowymi

Phishing jest jednym z najczęstszych zagrożeń. Jest przyczyną 22–30% udanych włamań. Modele uczenia maszynowego analizują treść wiadomości e-mail, sprawdzają linki i wykrywają podejrzaną aktywność nadawców. Ponadto firmy powinny regularnie szkolić swoich pracowników, aby zachowali większą ostrożność w przypadku wiadomości e-mail zawierających linki.

 4. Wykrywanie oszustw finansowych

Zarządzanie finansami wymaga szczególnej ostrożności. Algorytmy uczenia maszynowego analizują transakcje i szukają podejrzanych wzorców, które mogą wskazywać na oszustwo.

 5. Filtrowanie spamu i botów

Portale społecznościowe i strony internetowe stają się coraz liczniejszymi celami spamerów i botów. Uczenie maszynowe pomaga automatycznie wykrywać i blokować niechciane wiadomości e-mail, wiadomości i podejrzane konta, tworząc bezpieczniejsze środowisko dla użytkowników.

Korzyści i wyzwania ML w cyberbezpieczeństwie

Zalety ML:

• zdolność do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych;
• automatyzacja wielu zadań, co zmniejsza obciążenie specjalistów;
• stałe uczenie się na nowych danych, co zwiększa skuteczność wykrywania zagrożeń.

Wyzwania ML:

• konieczność posiadania danych wysokiej jakości do trenowania modeli (wiele informacji jest poufnych);
• duże koszty zasobów obliczeniowych potrzebnych do szkolenia algorytmów;
• potrzeba specjalistów z doświadczeniem w zakresie cyberbezpieczeństwa i uczenia maszynowego;
• możliwość ataków na same modele ML (np. podmiana danych w celu wprowadzenia systemu w błąd).

Wniosek

Uczenie maszynowe to nie tylko narzędzie, ale i strategiczny zasób w walce z cyberzagrożeniami. Potrafi analizować, dostosowywać się i reagować w czasie rzeczywistym, dzięki czemu jest skuteczne w przeciwdziałaniu nowoczesnym atakom.

Aby w pełni wykorzystać możliwości uczenia maszynowego, firmy muszą inwestować w rozwój technologii, stale aktualizować modele o nowe dane i utrzymywać równowagę między automatyzacją a kontrolą człowieka. To jedyny sposób na stworzenie niezawodnego zabezpieczenia cyfrowego, które będzie w stanie przeciwstawić się współczesnym zagrożeniom.

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) to terminy, które słyszymy niemal codziennie. AI jest dziś niemal wszędzie – od rekomendacji na platformach streamingowych po wirtualnych asystentów, z którymi wchodzimy w interakcje. Wiele osób wciąż jednak nie rozumie różnicy między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym.

W tym artykule wyjaśnimy różnice między sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML), przyjrzymy się ich korzyściom i wyzwaniom oraz przeanalizujemy, jaka przyszłość czeka te technologie.

Jaka jest różnica między AI i ML?

Aby wyraźnie rozróżnić te pojęcia, warto przyjrzeć się im bliżej.

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, do których zazwyczaj potrzebna jest ludzka inteligencja. Wyobraź sobie AI jako wielki parasol obejmujący wszystkie technologie, które sprawiają, że maszyny są „inteligentne”. Obejmuje to rozwiązywanie problemów, rozpoznawanie obiektów, analizę mowy, a nawet podejmowanie decyzji. Innymi słowy, systemy oparte na sztucznej inteligencji naśladują ludzkie funkcje poznawcze, analizują dane i odpowiadają na żądania użytkowników lub innych systemów.

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się trenowaniem algorytmów na podstawie danych. Modele ML nie są programowane wprost do wykonywania zadań, lecz do samodzielnego wyszukiwania wzorców w dużych zbiorach danych i podejmowania decyzji lub formułowania przewidywań. Dzięki uczeniu maszynowemu jesteśmy świadkami znaczącego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Korzyści i wyzwania wdrażania AI i ML

Przed wdrożeniem nowych rozwiązań technologicznych firmy zazwyczaj oceniają ich zalety i wady.

Sztuczna inteligencja pozwala zautomatyzować wiele procesów, zmniejszyć obciążenie pracowników i skierować ich wysiłki na ważniejsze zadania.

Główne zalety sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego:

• Automatyzacja procesów rutynowych. Na przykład chatboty mogą odpowiadać na typowe pytania klientów, podczas gdy pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych prośbach.
• Potężna analiza danych. Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają szybką analizę dużych ilości informacji, wyszukiwanie wzorców i tworzenie prognoz. Na przykład w finansach sztuczna inteligencja pomaga wykrywać oszustwa, a w medycynie pomaga diagnozować choroby poprzez analizę obrazów lub historii medycznej.
• Przyspieszenie podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja może szybko przetwarzać informacje i pomagać w podejmowaniu decyzji, zmniejszając ryzyko błędu ludzkiego.
• Praca 24/7. W przeciwieństwie do ludzi systemy AI mogą pracować w sposób ciągły, co jest szczególnie przydatne w obsłudze klienta i produkcji.

Główne wyzwania wdrażania sztucznej inteligencji:

• Wysoki koszt. Opracowywanie i wdrażanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji może być kosztowne, co utrudnia korzystanie z nich małym przedsiębiorstwom.
• Brak specjalistów. Do tworzenia i obsługi systemów AI potrzebni są doświadczeni inżynierowie, co sprawia, że ​​rynek zasobów ludzkich jest bardzo konkurencyjny.
• Ograniczona kreatywność. Sztuczna inteligencja działa według ustalonych algorytmów i nie potrafi w pełni zrozumieć ludzkich emocji. Potrafi rozpoznawać emocje, lecz nie potrafi ich przeżywać ani podejmować decyzji wykraczających poza otrzymane dane.
• Kwestie poufności. Sztuczna inteligencja przetwarza duże ilości danych osobowych, dlatego ważne jest przestrzeganie przepisów prawnych dotyczących ochrony danych.
• Kwestie etyczne i uprzedzenia. Jeśli dane, na których trenowano model sztucznej inteligencji, zawierają uprzedzenia, system może je odtworzyć, nawet o tym nie wiedząc.

Jaka przyszłość czeka AI i ML?

Aktualne trendy technologiczne pokazują, że sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie w jeszcze większej liczbie dziedzin życia. Aktualnie szczególnie aktywnie rozwijają się:

• Sztuczna inteligencja generatywna – modele takie jak ChatGPT i DALL·E stają się coraz bardziej kreatywne i potrafią jednocześnie pracować z tekstem, obrazami, dźwiękiem i wideo.
• Asystenci AI dla programistów – na przykład GitHub Copilot pomaga pisać i optymalizować kod, co znacznie upraszcza tworzenie oprogramowania.
• AI w cyberbezpieczeństwie – technologie służą do rozpoznawania zagrożeń, zapobiegania oszustwom i natychmiastowego reagowania na cyberataki.
• Dane syntetyczne – tworzenie sztucznych zbiorów danych do trenowania modeli ML, co pomaga uniknąć problemów z dostępem do prawdziwych danych osobowych.

Podsumowanie

Zrozumienie różnicy między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym pomaga nam zrozumieć, jak te technologie zmieniają nasze życie. Od asystentów głosowych i spersonalizowanych zakupów online po doradców medycznych i finansowych, uczenie maszynowe napędza rozwój sztucznej inteligencji, czyniąc ją coraz inteligentniejszą.

Jednak mimo wszystkich korzyści, wdrożenie sztucznej inteligencji musi być rozważone. Przed skorzystaniem z technologii należy ocenić wszystkie ryzyka, wyzwania i kwestie etyczne. Jeśli weźmiemy pod uwagę wszystkie za i przeciw, sztuczną inteligencję można zintegrować z procesami biznesowymi w sposób możliwie najskuteczniejszy.

Więc następnym razem, gdy otrzymasz idealną rekomendację filmu lub Twój asystent głosowy zrozumie Twoją prośbę za pierwszym razem, wiedz, że to uczenie maszynowe pracuje nad tym, aby AI stała się jeszcze inteligentniejsza!

Rozwój frameworków głębokiego uczenia znacząco zmienił podejście do tworzenia i wdrażania rozwiązań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Frameworki te stanowią podstawę rozwoju współczesnej AI zarówno w laboratoriach badawczych, jak i w zastosowaniach przemysłowych. Dzięki wieloletniemu udoskonalaniu łączą w sobie wysoką wydajność z łatwością użytkowania.

W tym artykule przyjrzymy się wiodącym frameworkom głębokiego uczenia – TensorFlow i PyTorch, ich zaletom i głównym trendom, które kształtują przyszłość tej technologii.

Rozwój frameworków do głębokiego uczenia się

Narzędzia głębokiego uczenia przeszły znaczącą ewolucję: od wysoce wyspecjalizowanych narzędzi badawczych do wydajnych platform wykorzystywanych w przemysłowych rozwiązaniach AI. Przedsiębiorstwa mają dziś do wyboru szeroki wachlarz opcji, co otwiera nowe perspektywy, ale także zwiększa złożoność.

Dwa kluczowe obszary rozwoju frameworków to poprawa użyteczności API i zwiększenie gotowości do zastosowań przemysłowych. Rozważmy, w jaki sposób TensorFlow i PyTorch przyczyniają się do tego postępu.

TensorFlow: Skalowalność i gotowość do produkcji

TensorFlow to platforma uczenia maszynowego typu open source stworzona przez zespół Google Brain. Oferuje szeroki zestaw narzędzi, bibliotek i zasobów do tworzenia i wdrażania aplikacji ML, kładąc nacisk na rozwiązania skalowalne i przemysłowe.

Wraz z wydaniem TensorFlow 2.x nastąpiła istotna zmiana architektoniczna: integracja Keras jako głównego API i domyślne przyjęcie ‘eager execution’ usprawniły pracę programistów, sprawiając, że TensorFlow stał się znacznie bardziej dostępny.

Jedną z głównych zalet TensorFlow jest możliwość optymalizacji grafów obliczeniowych pod kątem produkcji. W strukturze zastosowano zaawansowane techniki optymalizacji, takie jak łączenie operacji i optymalizacja pamięci, co poprawia wydajność modeli. Przykładowo, może automatycznie składać warstwy normalizacyjne (batch normalization) do poprzednich operacji splotu, co zwiększa szybkość wnioskowania.

TensorFlow obsługuje również skalowalne wdrożenia dzięki narzędziom takim jak TensorFlow Extended (TFX). Funkcja ta jest aktywnie wykorzystywana w produktach Google (Google Photos, Google Translate), a także przez firmy takie jak Netflix w systemach rekomendacji.

PyTorch: Od badań do produkcji

PyTorch to kolejny wiodący framework do głębokiego uczenia, znany ze swojej elastyczności i użyteczności dla programistów Pythona. Podejście ‘define-by-run’ (dynamiczny graf obliczeniowy) pozwala na szybkie tworzenie modeli i debugowanie, dzięki czemu idealnie nadaje się do projektów badawczych.

Początkowo PyTorch zyskał popularność wśród naukowców, jednak w ostatnich latach jego wykorzystanie w środowisku produkcyjnym znacznie wzrosło. Przykładowo Facebook aktywnie wykorzystuje PyTorch w swoich rozwiązaniach AI, a ekosystem wdrożeń tego frameworka jest stale udoskonalany. Elastyczność i prostota PyTorcha przyciąga programistów z różnych dziedzin.

Nowe frameworki, specjalistyczne rozwiązania i przyszłe trendy 

Postęp technologiczny prowadzi do rozbudowy ekosystemu głębokiego uczenia. Na przykład JAX (od Google Research) oferuje funkcjonalne podejście do obliczeń uczenia maszynowego, podczas gdy MXNet koncentruje się na rozproszonym uczeniu się i wdrażaniu.

Oto najważniejsze trendy przyszłości głębokiego uczenia się:

• Przyspieszenie na poziomie sprzętowym – integrowanie frameworków z akceleratorami sprzętowymi, takimi jak GPU, TPU i FPGA w celu zwiększenia wydajności. 
• Konwergencja technologii – stopniowe zapożyczanie funkcjonalności od konkurentów prowadzi do udoskonalenia debugowania, dokumentacji i API.
• Standaryzacja poprzez ONNX – Open Neural Network Exchange (ONNX) pozwala na przenoszenie modeli pomiędzy różnymi frameworkami, co zwiększa kompatybilność.
• Rozwój MLOps – automatyzacja cyklu życia modelu, obejmująca wersjonowanie, monitorowanie i CI/CD.
• Rozwiązywanie problemów związanych z uprzedzeniami w AI – wdrażanie narzędzi mających na celu zapewnienie uczciwości modeli staje się coraz bardziej istotne. 

Konkluzja

Frameworki głębokiego uczenia mają świetlaną przyszłość ze względu na ciągłe doskonalenie, nacisk na dostępność i uczciwość wyników. Wybór platformy zależy od celów biznesowych i potrzeb projektu.

Współpraca z ekspertami pomoże Ci podejmować świadome decyzje i w pełni wykorzystywać potencjał nowoczesnych narzędzi sztucznej inteligencji.

Nowoczesne technologie stały się nieodłączną częścią codziennej pracy firm. Aby budować długotrwałe i efektywne relacje z klientami, ważne jest dziś zapewnienie im wyjątkowych i wygodnych doświadczeń. Automatyzacja odgrywa w tym procesie kluczową rolę.

Zespół programistów Agiliway dołączył do projektu, aby pomóc śledzić interakcje między dostawcami usług i klientami po ustaleniu warunków współpracy. System obejmuje cykle życia produktu, w których dostawcy oddzielnie zarządzają wymaganymi elementami w zależności od rodzaju współpracy. Głównym celem jest uproszczenie procesu interakcji poprzez integrację systemów księgowych, komunikatorów, raportowania itp.

Jednym z najnowszych dodatków do platformy jest oparty na sztucznej inteligencji AWS Bedrock, który umożliwia automatyzację przetwarzania i analizy danych, tworzenia raportów, prowadzenia kampanii e-mailowych i wiele więcej. W tym artykule podzielimy się naszymi doświadczeniami z wdrażania AWS Bedrock i korzyściami, jakie przynosi to klientom.

Główne zadania i wyzwania projektu

Analizowanie dużych ilości danych to skomplikowane zadanie. A jeszcze trudniej jest stworzyć analizę, która odpowie na każde pytanie właściciela lub menedżera firmy. Aby udoskonalić istniejące rozwiązania, nasi inżynierowie wykorzystali AWS Bedrock jako silnik AI, co zwiększyło wydajność systemu i pozwoliło użytkownikom otrzymywać szybkie odpowiedzi na wszelkie pytania dotyczące danych na platformie. Wdrożenie AWS Bedrock zmieniło rozwiązania klienta i przyniosło znaczne korzyści jego firmie. 

Proces raportowania obejmuje zbieranie i analizowanie danych klientów. Regularne raporty, na przykład cotygodniowe, pomagają firmom śledzić zmiany, oceniać poziom zadowolenia klientów i identyfikować osoby, które wymagają szczególnej uwagi. Na podstawie otrzymanych danych zespół może zaplanować dalsze działania mające na celu poprawę jakości usług i zaspokojenie potrzeb klientów.

Wdrożone rozwiązania

Wśród proponowanych rozwiązań zespół Agiliway wdrożył następujące funkcje mające na celu zwiększenie wydajności platformy i automatyzację procesów wewnętrznych:

• System zbierania opinii pozwala poznać opinię klientów na temat produktów. Oceny dokonuje się w skali 10-stopniowej, gdzie 0 oznacza, że ​​produkt nie spełnia oczekiwań, a 10 – całkowitą satysfakcję. System automatycznie tworzy ankietę, która jest wysyłana do sekcji komentarzy. Wykorzystując sztuczną inteligencję, analizujemy te odpowiedzi, aby lepiej zrozumieć potrzeby klientów, ich oczekiwania i najpopularniejsze usługi. Wcześniej zespół klienta analizował wszystkie komentarze ręcznie, co było czasochłonne.
• Analiza preferencji klientów pomaga menedżerom uzyskać szczegółowe informacje o każdym użytkowniku. Dzięki AWS Bedrock możesz określić, z których produktów i usług klienci są najbardziej zadowoleni. Na przykład, jeśli firma oferuje subskrypcje online o wartości 50, 100 lub 200 dolarów, system pokaże, które opcje cieszą się największym popytem. Wszystkie zebrane informacje są automatycznie umieszczane w arkuszu kalkulacyjnym programu Excel, co umożliwia łatwą dalszą analizę.
• Analiza komunikacji umożliwia przeglądanie listy klientów wraz z odpowiednimi wskaźnikami, korzystanie z własnych wskaźników biznesowych oraz uzyskiwanie informacji o lokalizacji klienta, czasie sprzedaży i kontaktach. Dzięki AWS Bedrock możesz śledzić ostatnie interakcje z klientami, co pozwala na utrzymanie aktywnego zaangażowania. Ponadto system monitorowania pozwala na ocenę wydajności zespołu i historii komunikacji. Elastyczność i bogactwo informacji czynią ten system użytecznym narzędziem dla każdej firmy.
• Automatyzacja marketingu e-mailowego pozwala segmentować kontakty i wysyłać im spersonalizowane wiadomości. Jest to przydatne narzędzie służące do informowania klientów o nowych funkcjach, funkcjach i aktualizacjach. Na przykład po uruchomieniu nowej funkcji możesz zebrać opinie od określonej grupy użytkowników. Pomoże Ci to zrozumieć, czy są zadowoleni z modernizacji i czy warto w nią zainwestować. Użytkownicy mogą również poprosić o prezentację demonstracyjną, otrzymać materiały szkoleniowe lub podzielić się swoimi doświadczeniami.

Rozwiązanie AWS Bedrock udowodniło swoją skuteczność w dziedzinie analizy danych. Szybkie reagowanie na prośby użytkowników pozwala im szybciej podejmować decyzje i rozwijać działalność.

Od czasu wprowadzenia komponentu AI proces zbierania opinii klientów został zautomatyzowany, co zminimalizowało potrzebę ręcznego przetwarzania. Użytkownicy mogą po prostu wysłać zapytanie do sztucznej inteligencji, aby sprawdzić poziom zadowolenia klienta.

Najnowsze dane pokazują, że po integracji AWS Bedrock liczba klientów wzrosła o 20%, co potwierdza rosnącą popularność i zaufanie do rozwiązań AI.

Projekt jest ciągle rozwijany, więc w przyszłości można się spodziewać nowych aktualizacji i udoskonaleń.

Wnioski

Obecnie sztuczna inteligencja jest jednym z głównych trendów technologicznych. Spośród wielu rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji ważne jest wybranie takiego, które przyniesie realne korzyści biznesowe. Zanim zintegrujesz sztuczną inteligencję ze swoim projektem, powinieneś dokładnie przeanalizować potrzeby swojej firmy, aby wybrać optymalne rozwiązanie.

W ostatnim artykule z serii poświęconej ewolucji architektury oprogramowania przyjrzymy się nowym wyzwaniom dla DevOps i temu, co czeka sektor IT w obliczu popularyzacji nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), obliczenia kwantowe, przetwarzanie brzegowe i inne.

Wyzwania dla DevOps

 I. Rosnąca złożoność systemów

W miarę jak organizacje zwiększają skalę i wdrażają architekturę mikrousług, wzrasta złożoność systemów. Zarządzanie współzależnościami między usługami, zapewnianie skalowalności oraz utrzymywanie widoczności i kontroli stają się coraz trudniejszymi zadaniami. Zalecamy wdrożenie zaawansowanych praktyk monitorowania z wykorzystaniem technologii Service Mesh, które umożliwiają automatyczne wdrażanie i skalowanie.

 II. Bezpieczeństwo w DevOps

Ze względu na wzrost zagrożeń cybernetycznych i coraz większą łączność między systemami, kwestie bezpieczeństwa stają się jedną z głównych trosk zespołów DevOps. Główne zadania skupiają się na zabezpieczaniu procesów CI/CD, zarządzaniu dostępem i spełnianiu wymogów regulacyjnych. Najbardziej efektywnym podejściem jest integracja zabezpieczeń z procesami DevOps (DevSecOps). Polega ona na wykorzystaniu technologii do skanowania bezpieczeństwa i rozwijaniu kultury bezpieczeństwa w zespole.

 III. Właściwe zarządzanie danymi

Popularność aplikacji i technologii opartych na danych, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, wymaga zwrócenia szczególnej uwagi na zarządzanie danymi, zapewnienie ich jakości, poufności i zgodności z przepisami. Wdrażanie podejścia DevOps opartego na danych stało się ważnym elementem strategii firm. Zalecamy korzystanie z automatyzacji w celu przygotowania i testowania danych, a także nawiązanie współpracy między zespołami ds. inżynierii danych i DevOps.

 IV. Technologie chmurowe

Organizacje aktywnie wdrażają technologie chmurowe, takie jak kontenery, przetwarzanie bezserwerowe i Kubernetes, co stwarza nowe wyzwania. Najważniejsze z nich to zarządzanie orkiestracją kontenerów, optymalizacja wykorzystania zasobów i wdrażanie zasad odporności na błędy. Aby sprostać tym wyzwaniom, konieczne jest nie tylko wdrożenie architektury chmurowej, ale także przestrzeganie najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa i zarządzania kontenerami.

Przyszłość architektury oprogramowania

Przed nami nowe osiągnięcia technologiczne, które ukształtują branżę. Poniżej przyjrzymy się kluczowym technologiom, które zdefiniują przyszłość, a także doświadczeniom naszego zespołu w zakresie ich wdrażania.

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Oczekuje się, że zespoły DevOps będą w coraz większym stopniu integrować sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe ze swoimi procesami, aby automatyzować rutynowe zadania, przyspieszać podejmowanie decyzji oraz optymalizować procesy tworzenia i wdrażania oprogramowania.

Przykładem udanej implementacji DevOps w rozwiązaniu AI jest projekt, w którym pomogliśmy klientowi zmodernizować jego system. 

Podstawowe kroki:

• Konteneryzacja systemu w celu zwiększenia skalowalności i migracji.
• Przejście na chmurę (AWS i Azure), co pozwoliło na zwiększenie wydajności platformy.
• Wykorzystanie Terraform do zarządzania infrastrukturą jako kodem.
• Automatyzacja procesów, która zmniejszyła potrzebę ingerencji człowieka.

Ten przykład pokazuje, w jaki sposób DevOps może usprawnić rozwiązania AI i ogólną wydajność systemu.

Kluczowe trendy i wyzwania dla DevOps

Przejście na GitOps – używanie Git jako pojedynczego źródła do automatyzacji infrastruktury i wdrażania.

Konteneryzacja – ciągła popularyzacja Dockera i Kubernetesa ze względu na skalowalność i wydajność.

Integracja DevSecOps – zapewnienie bezpieczeństwa na wszystkich etapach cyklu życia oprogramowania.

Skupienie się na monitorowaniu – rosnące znaczenie narzędzi obserwowalności i monitorowania umożliwiających analizę wydajności aplikacji w czasie rzeczywistym.

Środowiska hybrydowe i wielochmurowe – potrzeba efektywnego zarządzania infrastrukturą w różnych środowiskach chmurowych.

Rozwój CI/CD – wdrażanie progresywnego wdrażania i feature flags w celu zmniejszenia ryzyka podczas aktualizacji oprogramowania.

Wydarzenia i architektury reaktywne – popularyzacja Apache Kafka do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Rozwój Low-Code i No-Code – potrzeba dostosowania architektury do platform umożliwiających tworzenie rozwiązań bez programowania.

Obliczenia kwantowe mogą potencjalnie zrewolucjonizować zarządzanie infrastrukturą i przetwarzanie dużych zbiorów danych.

Przetwarzanie brzegowe – przyspieszenie działania aplikacji poprzez przetwarzanie danych bliżej użytkownika końcowego.

Zmiany kulturowe w DevOps – technologia jest ważna, ale najważniejszym czynnikiem pozostaje interakcja, komunikacja i ciągłe doskonalenie.

Konkluzja

Od systemów monolitycznych po architektury bezserwerowe – widzimy, że różne projekty wymagają różnych podejść. Jednocześnie niezaprzeczalnym jest fakt, że DevOps cieszy się coraz większą popularnością. Ta metodologia ma ogromny wpływ nie tylko na architekturę rozwiązań, ale także na bezpieczeństwo, elastyczność i skalowalność systemów.

W nadchodzących latach będziemy świadkami coraz powszechniejszego wykorzystania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, przetwarzania kwantowego i przetwarzania brzegowego. Technologie te otwierają nowe horyzonty dla architektury oprogramowania i tylko czas pokaże, jakie zmiany przyniosą one branży.

Nowoczesne rozwiązania w zakresie zarządzania procesami korporacyjnymi ukierunkowane są na jak najlepsze zaspokojenie potrzeb biznesu. Jednakże znalezienie systemu, który kompleksowo obejmowałby wszystkie aspekty działalności przedsiębiorstwa, jest praktycznie niemożliwe. Wiele organizacji potrzebuje prostych i funkcjonalnych platform, które spełnią ich wyjątkowe wymagania. Dlatego czasami znacznie efektywniej jest stworzyć rozwiązanie indywidualne, w pełni dostosowane do potrzeb przedsiębiorstwa.

Nasz klient, jeden z największych dostawców paneli słonecznych i systemów bezpieczeństwa dla inteligentnych domów, poszukiwał rozwiązania pozwalającego zoptymalizować procesy wewnętrzne. Należało uwzględnić przechowywanie wszystkich danych firmowych o pracownikach, płatnościach, audytach itp., a także zarządzanie rolami i odpowiednim dostępem (np. menedżerowie, rekruterzy). 

W tym artykule opowiemy, w jaki sposób zespół Agiliway pomógł udoskonalić wersję internetową i iOS systemu, dzięki czemu wewnętrzne procesy firmy stały się prostsze, wygodniejsze i bardziej wydajne.

Główne zadania, które należało rozwiązać

Jednym z najważniejszych wymagań klienta było zwiększenie wydajności systemu i rozszerzenie jego funkcjonalności, aby spełnić jego potrzeby. Jednym z pierwszych etapów prac było stworzenie środowiska testowego, gdyż dotychczasowy system klienta takiego nie posiadał. Miało to ogromne znaczenie, ponieważ wszystkie nowe funkcje wymagały przetestowania przed wdrożeniem w środowisku produkcyjnym.

Wśród zadań znalazły się również:

• poprawa produktywności;
• refaktoryzacja kodu;
• wdrażanie procesów CI/CD;
• migracja ze starego systemu na nową platformę, która łączy wszystkich partnerów.

Wdrożone rozwiązania

Po zakończeniu migracji do systemu opracowanego przez zespół Agiliway klient uzyskał następujące korzyści:

Jedna platforma dla wszystkich partnerów

Zaktualizowane rozwiązanie stało się scentralizowaną platformą dla wszystkich partnerów klienta. Umożliwia wykonywanie wszystkich operacji w jednym miejscu – od wystawiania faktur po podpisywanie umów. Znacznie upraszcza to przepływy pracy i eliminuje potrzebę korzystania z wielu systemów.

Ponadto partnerzy mogą uzyskać dostęp do platformy ze swoich urządzeń mobilnych lub tabletów, co pozwala im na efektywne zarządzanie zadaniami nawet zdalnie.

Zautomatyzowane zarządzanie danymi

System automatycznie przetwarza wprowadzone dane i przesyła je na serwer. Synchronizuje się również z systemem ERP klienta (Salesforce), co gwarantuje, że wszystkie dane dotyczące projektów biznesowych są aktualne.

Dostęp do informacji jest konfigurowany zgodnie z rolami użytkowników, tak aby każdy miał dostęp wyłącznie do danych, których potrzebuje.

Monitorowanie i zarządzanie problemami

System śledzi i rejestruje wszelkie problemy związane z działalnością partnerów, łącznie z opóźnieniami w płatnościach. Pozwala to na szybką reakcję na ewentualne trudności i utrzymanie stabilnego działania sieci partnerskiej. 

Podpisywanie dokumentów i zdalna współpraca

Jedną z ważniejszych funkcji powstałego rozwiązania jest możliwość zdalnego podpisywania dokumentów. Ekran klienta jest duplikowany, dzięki czemu partner może na bieżąco śledzić proces podpisywania dokumentu. Po zapisaniu dokumentu wszystkie zmiany są natychmiast widoczne u partnera.

Partnerzy mogą też wprowadzać dane bezpośrednio do systemu, a klient może je sprawdzić i potwierdzić, np. telefonicznie, co ogranicza liczbę błędów.

Szybkie łączenie nowych użytkowników

Nowi użytkownicy otrzymują zaproszenie za pośrednictwem prostego linku. System automatycznie rozpoznaje osobę i tworzy jej profil, wstępnie uzupełniając podstawowe dane. Dzięki temu proces podłączania się do platformy zajmuje minimum czasu, a nowi partnerzy mogą szybko rozpocząć pracę z platformą.

Wnioski

Wszystkie zmiany wprowadzone na platformie klienckiej znacząco zwiększyły poziom automatyzacji, eliminując potrzebę ręcznej weryfikacji danych. Integracja różnych usług pozwoliła zaoszczędzić czas i zasoby, dzięki czemu firma mogła skupić się bardziej na rozwoju biznesu.

Dzięki ulepszonemu interfejsowi i ustawieniom użytkownicy nie muszą już kontaktować się z pomocą techniczną za każdym razem, gdy mają pytania.

Ponadto system zyskał większą liczbę aktywnych użytkowników, co potwierdziło skuteczność aktualizacji. Aplikacja mobilna na iOS ma obecnie ponad 1000 aktywnych użytkowników.

Architektura oprogramowania i DevOps zmieniają się bardzo szybko. Ciekawie jest obserwować, jak te zmiany wpływają na sposób tworzenia, wdrażania i zabezpieczania oprogramowania. W tym artykule omówimy obecny stan DevOps: jego rozwój, kluczowe technologie i metody. Zwrócimy szczególną uwagę na konieczność zintegrowania kwestii bezpieczeństwa z procesem rozwoju.

Trochę statystyk

Badania pokazują, że około 74% firm na całym świecie wdrożyło DevOps w jakiejś formie. Około 47% zespołów programistycznych wykorzystuje DevOps i DevSecOps jako główne podejście w swojej pracy.

Szacuje się, że do 2028 roku rynek DevOps osiągnie wartość 25,5–29,79 miliardów dolarów. Oznacza to roczną stopę wzrostu na poziomie 19,7%–23,5%. Ten szybki rozwój wynika z potrzeby szybszego wydawania produktów, lepszej współpracy między zespołami i większego bezpieczeństwa.

Do głównych graczy na rynku DevOps zaliczają się Microsoft (Azure), AWS, Google Cloud, IBM, Oracle, GitLab, Atlassian, Docker i inni.

Aktualny status

Przyjrzyjmy się głównym podejściom i technologiom stosowanym obecnie w DevOps.

Jednym z kluczowych elementów DevOps jest CI/CD (Continious Integration/Continious Deployment), czyli ciągła integracja i wdrażanie. Narzędzia takie jak Jenkins i GitLab CI pomagają automatyzować procesy programistyczne, co pozwala na szybsze wydawanie wysokiej jakości oprogramowania. Konteneryzacja (np. Docker) i integracja z CI/CD znacznie uprościły wdrażanie aplikacji w różnych środowiskach.

Ale DevOps nie dotyczy wyłącznie wdrażania, ale również zarządzania infrastrukturą. Tutaj koncepcja infrastruktury jako kodu (IaC) staje się coraz bardziej popularna. Narzędzia Kubernetes, Terraform i Ansible umożliwiają automatyzację konfiguracji serwera i zapewniają stabilność systemu.

Systemy kontroli wersji, zwłaszcza Git, również cieszą się coraz większą popularnością. Jest to podstawowe narzędzie pracy zespołowej, które pozwala na śledzenie zmian w kodzie. Ze względu na swoją wydajność i rozproszony charakter Git jest uważany za kluczową technologię przyszłości.

Metodyki w rozwoju oprogramowania

Wcześniej w rozwoju dominowała metoda kaskadowa (model sekwencyjny). Jednak wraz z rozwojem technologii, elastyczność stała się ważniejsza. Właśnie dlatego powstały Agile i Scrum, umożliwiające dzielenie projektów na mniejsze części, szybsze uzyskiwanie wyników i lepszą współpracę między zespołami.

Jak Agile i Scrum wpisują się w DevOps? Oto kilka kluczowych punktów:

• Oba podejścia mają na celu usprawnienie współpracy między programistami i zespołami operacyjnymi.
• Agile opiera się na regularnych spotkaniach i planowaniu sprintów, co pomaga całemu zespołowi być na bieżąco z zadaniami. DevOps koncentruje się również na interakcji różnych zespołów.
• Automatyzacja odgrywa ważną rolę. Agile opiera się na automatycznym testowaniu, natomiast DevOps opiera się na pełnej automatyzacji procesu wdrażania.
• Oba podejścia są elastyczne: Agile pozwala zmieniać plan na podstawie informacji zwrotnych, a DevOps pozwala szybko dostosować infrastrukturę do nowych wymagań.

DevSecOps – bezpieczeństwo w centrum uwagi

Oprócz technologii warto pamiętać o cyberbezpieczeństwie. Cyberataki stają się coraz bardziej wyrafinowane, dlatego ważne jest, aby uwzględnić bezpieczeństwo na wszystkich etapach rozwoju. Tu właśnie pojawia się DevSecOps – podejście integrujące bezpieczeństwo z procesami rozwoju i eksploatacji. DevSecOps nie tylko dodaje kontrole bezpieczeństwa, ale sprawia, że ​​stają się one integralną częścią cyklu życia oprogramowania.

Oto kilka przydatnych narzędzi służących do tworzenia bezpiecznych i wydajnych systemów:

• DefectDojo – skanuje kod w poszukiwaniu luk, ustala priorytety problemów i przedstawia zalecenia dotyczące ich eliminacji.
• Sentry – analizuje aktywność użytkownika po zalogowaniu, dostarczając dane o urządzeniach, systemie operacyjnym i wydajności.
• Jaeger – upraszcza śledzenie problemów w mikrousługach, pomagając identyfikować wąskie gardła w działaniu systemu.
• Elasticsearch i AWS Logging – przechowują logi systemowe i umożliwiają wyszukiwanie potencjalnych zagrożeń lub awarii.

Podsumowanie

Nowoczesny DevOps fundamentalnie zmienia sposób tworzenia i wdrażania oprogramowania. Dzięki Agile, CI/CD i DevSecOps zespoły mogą szybciej dostosowywać się do zmian, dostarczać wysokiej jakości produkty i zapewniać bezpieczną ochronę przed zagrożeniami. Innowacje technologiczne i automatyzacja sprawiają, że przyszłość rozwoju staje się jeszcze bardziej wydajna i bezpieczna.

Rozwój technologii jest nierozerwalnie związany z rosnącym zapotrzebowaniem na bardziej niezawodne i łatwe w utrzymaniu rozwiązania z zaawansowanymi funkcjami bezpieczeństwa, co jest szczególnie istotne we współczesnym świecie. Ponadto firmy starają się skrócić czas wprowadzania produktów na rynek, co jest dziś kolejnym ważnym czynnikiem.

Rozpoczęliśmy serię artykułów poświęconych ewolucji architektury oprogramowania i DevOps. Przyjrzymy się kontekstowi historycznemu, głównym etapom rozwoju architektury oraz trendom kształtującym przyszłość świata technologii. W tym artykule szczegółowo omówimy kluczowe etapy ewolucji architektury oprogramowania i jej rolę w DevOps. 

Przegląd historyczny

Pierwsze zastosowania architektury monolitycznej pojawiły się w latach 50. XX wieku i były szeroko rozpowszechnione aż do lat 90. XX wieku. Podejście monolityczne cieszyło się popularnością ze względu na ograniczenia sprzętowe, ograniczenia metod rozwoju i modeli wdrażania. Mimo że umieszczenie wszystkich komponentów w pojedynczej bazie kodu stanowiło wyzwanie, monolityczna architektura była prosta i pozwalała na scentralizowaną kontrolę nad rozwiązaniem. 

Następnym etapem była architektura klient-serwer (lata 80. XX w. – lata 2000.). Wraz z upowszechnieniem się komputerów osobistych (PC) i lokalnych sieci komputerowych (LAN) wdrożenie tego podejścia stało się nieuniknione. Aplikacje zaczęto dzielić na część kliencką i serwerową: klienci zarządzali zatem interfejsami użytkownika, a serwery danymi i logiką biznesową.

W latach 90. XX wieku architektura trójwarstwowa zyskała popularność i jest nadal szeroko stosowana. Wymaga dodatkowej warstwy pośredniej między klientami i serwerami, zwanej serwerem aplikacji lub oprogramowaniem pośredniczącym. Aplikacje dzielą się na warstwę prezentacji, aplikacji i danych, co zapewnia ich modułowość i skalowalność.

W latach 2000. pojawiła się architektura zorientowana na usługi (SOA), która nadal jest aktualna. Polega ona na tworzeniu luźno powiązanych, wielokrotnego użytku usług, które współdziałają ze sobą za pośrednictwem standardowych protokołów, takich jak SOAP i REST. SOA promuje interoperacyjność, elastyczność i ponowne wykorzystanie, ale wymaga ostrożnego zarządzania cyklem życia usługi.

Nowoczesne podejścia do architektury oprogramowania reprezentowane są przez architekturę mikrousług i architekturę bezserwerową. Oba podejścia pojawiły się w latach 2010. i nadal należą do najpopularniejszych.

Architektura mikrousług umożliwia podzielenie aplikacji na małe, niezależne usługi, które komunikują się ze sobą za pośrednictwem protokołów HTTP i kolejek komunikatów. Każda usługa odpowiada za określoną funkcję i może być rozwijana, wdrażana i skalowana niezależnie od pozostałych.

Przykładem udanego przejścia na mikrousługi jest rozwiązanie dla naszego klienta. Platforma została zbudowana na monolitycznej podstawie i podjęto decyzję o przejściu na architekturę mikrousług. Pozwoliło nam to na szybkie dostosowywanie się do zmian technologicznych, prawnych itp., a także na zaoszczędzenie czasu i pieniędzy, które moglibyśmy przeznaczyć na przyszły rozwój i wsparcie.

Przejście na mikrousługi pozwoliło na szybką integrację systemu rozliczeniowego dla dystrybutorów klienta: utworzone zamówienia były automatycznie synchronizowane w obu systemach, co uprościło zarządzanie dokumentacją i generowanie sprawozdań finansowych.

Architekturę bezserwerową często nazywa się funkcją jako usługą (FaaS), ponieważ pozwala deweloperom skupić się na pisaniu kodu jako funkcji, zamiast zarządzać infrastrukturą. Funkcje są wykonywane w kontenerach w odpowiedzi na określone zdarzenia, a dostawca chmury automatycznie zarządza infrastrukturą. Głównymi zaletami podejścia bezserwerowego są minimalizacja kosztów konserwacji, płacenie wyłącznie za wykorzystane zasoby i szybkie skalowanie. Jednocześnie może ograniczyć wybór dostawcy usług i wpłynąć na wydajność kodu.

W ramach jednego z naszych projektów planowaliśmy wykorzystać architekturę bezserwerową. Jednak w trakcie pracy zetknęliśmy się z innymi rzeczywistościami.

Główną zaletą przetwarzania bezserwerowego jest jego skalowalność. Jednak w przypadku klienta wolumen żądań wiązał się z milionami wykonań funkcji każdego miesiąca. Chociaż rozwiązania bezserwerowe skalują się automatycznie, koszty związane z tak dużą liczbą operacji stały się poważnym problemem. 

Ponadto zarządzanie dużą siecią indywidualnych funkcji w środowisku bezserwerowym może być trudnym zadaniem. Debugowanie, monitorowanie wydajności i utrzymywanie pojedynczych wersji kodu wymagają znacznych zasobów.

Co dalej?

Jeśli chodzi o przyszłość architektury oprogramowania, eksperci są zgodni, że kluczową rolę odegrają sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), obliczenia kwantowe i przetwarzanie brzegowe. Będziemy omawiać te trendy bardziej szczegółowo w przyszłych artykułach, dlatego bądź na bieżąco z naszym blogiem, aby dowiedzieć się więcej.

Sztuczna inteligencja (AI) radykalnie zmienia podejście do nauki uczniów. Jednocześnie udoskonalane są metody nauczania i zarządzania placówkami oświatowymi.

Dzięki uczeniu maszynowemu i zaawansowanym algorytmom edukacja staje się coraz bardziej spersonalizowana, skuteczna i dostępna. Kluczową rolę w tym procesie odgrywa oprogramowanie dostosowane do konkretnych potrzeb edukacyjnych, a współpraca z firmami outsourcingowymi pomaga w skalowaniu tych innowacji.

Jak sztuczna inteligencja zmienia tradycyjną edukację

Wdrożenie sztucznej inteligencji zwiększa efektywność procesu edukacyjnego, usprawnia zadania administracyjne i stwarza nowe możliwości uczenia się.

Przyjrzyjmy się bliżej głównym zaletom:

 1. Nauka spersonalizowana

Jednym z największych osiągnięć sztucznej inteligencji w edukacji jest możliwość dostosowania procesu nauczania do potrzeb każdego ucznia. Inteligentne systemy analizują poziom wiedzy, szybkość uczenia się i indywidualne preferencje, tworząc spersonalizowane ścieżki edukacyjne. Pomaga to zwiększyć motywację, poprawić jakość nauki i skutecznie rozwinąć niezbędne umiejętności.

 2. Inteligentni korepetytorzy

Asystenci AI i systemy nauczania działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, pomagając uczniom w nauce. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, dostosowują się do poziomu wiedzy użytkownika, wyjaśniają materiał, oferują zadania praktyczne i testy. Takie rozwiązania są szczególnie przydatne przy studiowaniu nauk ścisłych i języków obcych, gdzie ważna jest regularna praktyka.

 3. Automatyzacja procesów administracyjnych

Sztuczna inteligencja pomaga optymalizować rutynowe zadania w placówkach edukacyjnych, takie jak przyjmowanie wniosków, planowanie zajęć, ocenianie i zarządzanie dokumentacją. Znacznie zmniejsza to obciążenie personelu, pozwalając skupić się na strategicznym rozwoju instytucji. Współpraca z firmami outsourcingowymi pozwala na szybkie i efektywne wdrożenie tego typu rozwiązań, oszczędzając przy tym zasoby.

 4. Dostępność i inkluzywność

Sztuczna inteligencja promuje równy dostęp do edukacji dla wszystkich, zapewniając technologie adaptacyjne dla uczniów ze specjalnymi potrzebami. Automatyczne rozpoznawanie mowy, tłumaczenia w czasie rzeczywistym i technologie wspomagające znacznie poprawiają dostępność nauki, pomagając przełamać bariery utrudniające przyswajanie informacji.

Dlaczego oprogramowanie dostosowane do potrzeb klienta jest kluczem do nowoczesnej edukacji

Wdrażanie sztucznej inteligencji do procesów edukacyjnych wymaga indywidualnego podejścia, ponieważ każda instytucja zmaga się z własnymi, specyficznymi wyzwaniami. Usługi rozwoju niestandardowego zapewniają:

 1. Elastyczne platformy edukacyjne

Rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb umożliwiają integrację sztucznej inteligencji z systemami zarządzania nauczaniem (LMS), tworzenie wirtualnych laboratoriów, kursów adaptacyjnych i cyfrowych środowisk edukacyjnych, które w pełni odpowiadają potrzebom instytucji edukacyjnej.

 2. Analityka i podejmowanie decyzji na podstawie danych

Narzędzia AI potrafią analizować duże ilości danych edukacyjnych, pomagając nauczycielom identyfikować wzorce w procesie nauczania, przewidywać wyniki uczniów i wdrażać skuteczne metody nauczania.

 3. Skalowalność i adaptowalność

W miarę wzrostu potrzeb instytucji ważne jest, aby oprogramowanie łatwo dostosowywało się do nowych wyzwań. Rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb zapewniają skalowalność i możliwość rozbudowy funkcjonalności, dzięki czemu placówki edukacyjne mogą elastycznie reagować na zmiany.

Jakie są zalety współpracy z firmami outsourcingowymi?

Opracowywanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wymaga wysokich umiejętności i znacznych zasobów. Outsourcing pomaga placówkom edukacyjnym skutecznie wdrażać innowacje, przynosząc im następujące korzyści:

Dostęp do wiedzy specjalistycznej – współpraca z doświadczonymi inżynierami posiadającymi dogłębną wiedzę na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Redukcja kosztów – brak konieczności utrzymywania wewnętrznego zespołu programistów.

Krótszy czas wprowadzania produktów na rynek – wyspecjalizowane zespoły opracowują rozwiązania szybciej, co gwarantuje szybką implementację.

Przyszłość sztucznej inteligencji w edukacji

Wprowadzanie sztucznej inteligencji do edukacji dopiero się zaczyna. W nadchodzących latach będziemy świadkami jeszcze większej liczby innowacji: wirtualnych środowisk nauczania, technologii blockchain do przechowywania certyfikatów edukacyjnych i analityki predykcyjnej. Sztuczna inteligencja będzie nadal udoskonalać metody nauczania, czyniąc je interaktywnymi, skutecznymi i dostępnymi.

Wnioski

Sztuczna inteligencja zmienia dziedzinę edukacji, otwierając nowe możliwości uczenia się i rozwijania umiejętności. Łączenie sztucznej inteligencji z oprogramowaniem dostosowanym do potrzeb placówek edukacyjnych pomaga im zwiększać efektywność i wdrażać zaawansowane technologie edukacyjne. Współpraca z firmami outsourcingowymi pozwala na dostęp do wysokiej jakości rozwiązań technologicznych, minimalizację kosztów i przyspieszenie procesu wdrażania innowacji.

Czy chcesz włączyć sztuczną inteligencję do swoich programów edukacyjnych?

Agiliway oferuje profesjonalne rozwiązania do automatycznej oceny, inteligentnego nauczania i spersonalizowanego nauczania opartego na sztucznej inteligencji. Skontaktuj się z nami i uzyskaj bezpłatną konsultację!